AI Developer (удаленная работа)

Вакансия: AI Developer

Описание вакансии

Уважаемые соискатели по направлению ИИ!

Мы - компания " МЕТАХИМ" - Российская технологическая компания специализирующаяся на международном импорте химической продукции и оборудования для фармакологической отрасли. Преимущественно осуществляем поставку Сырья и Оборудования для аналитических лабораторий и фарм производств. Осуществляем заказные исследования по разработке лекарств при помощи искусственного интеллекта, предоставляя ученым возможность воплощать самые рискованные и захватывающие идеи с помощью ИИ.

Сейчас создаем дополнительное направление по разработке ИИ агентов как для внутреннего пользования - цифровизация "Закупок", так и для внешнего аутсорсинга в перспективе. У вас есть возможность присоединиться к интересной и творческой работе и серьезным задачам, расти и развиваться вместе с нами.

Обязанности:

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ИИ АГЕНТА

Требования:

Знание: Llama 3, LaMDA, Gemini, PaLM.

- Практические знания искусственного интеллекта для разработчиков, LLM, структуры моделеи на основе трансформеров, моделеи вывода и техника подсказок.
- Уверенная работа с эмбеддинг LLM для приложении ИИ (семантическии поиск, ранжирование, системы рекомендации , классификация, аудио в текст и т. д.)
- Уверенная работа с эмбеддинг LLM для задач NLP (сентимент-анализ, распознавание именованных объектов (NER), разработка чат-ботов, модерация, обобщение и т. д.)
- Опыт работы с базами данных для эмбеддинг (ChromaDB)
- Знание методов LLM для оптимизации (API fine-tuning, RLHF, LoRa, Prompt-tuning,
RL-агенты)
- Активное использование традиционных моделеи и методов NLP (регулярные выражения, BOW, классификаторы, токенизация, быстрое кодирование и т.д.)
- Уверенная работа со специализированными NLP-библиотеками (NLTK, SpaCy, Gensim, Word2Vec, FastText)
- Знание методов неи ронных сетеи NLP (трансферное обучение, teacher forcing и векторное встраивание слов)
- Знание RNN, CNN и GAN для моделеи вывода (NLI) и машинного перевода.
- Опыт управления версиями в Git.
- Опыт контеи неризации в Docker.
- Уверенная работа с кластерными вычислениями для анализа данных и машинного обучения (Apache Spark)
- Опыт с MLOps (рабочии процесс CI/CD/CT/CM, структуры микросервисов и REST API)
- Опыт работы с платформами машинного обучения (MLFlow)
- Понимание и опыт в области глубокого обучения, неи ронных сетеи , выбора слоев, теории распространения, функции активации, функции потерь, теории градиента/веса и
проверки модели.
- Опыт работы с functional и estimators API, а также специализированными библиотеками для глубокого обучения (PyTorch, Tensorflow/Keras)
- Практические знания компьютерного зрения и задач обнаружения-трекинг объектов
(опыт работы с алгоритмом YOLO)

Профессиональные навыки (желательно):

- Понимание статистики и линеи нои алгебры;
- Уверенная работа с базами данных и сложными запросами (SQL, PostgreSQL, SQLAlchemy) - Опыт работы с платформами облачных вычислении , Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure;
- Базовые знания в области Data Engineering и ETL-фреи мворка.